Ngày 3 tháng 2 năm 2025
Tìm hiểu cách tùy chỉnh huấn luyện Ultralytics YOLO11 để ước tính tư thế chó và tận dụng mô hình đã huấn luyện cho các ứng dụng thực tế như chăm sóc thú cưng.
Điều gì sẽ xảy ra nếu tư thế của chú chó có thể cho bạn biết chúng đang cảm thấy thế nào? Việc theo dõi chúng liên tục không hề dễ dàng. Tuy nhiên, nhờ những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI) và computer vision, chúng ta có thể phân tích cảnh quay video theo thời gian thực để hiểu rõ hơn về hành vi của chúng.
Cụ thể, các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể giúp ước tính tư thế của chó và theo dõi chuyển động của chúng, cung cấp những hiểu biết có giá trị về sức khỏe của chúng. Nó hoạt động như thế nào? Khả năng ước tính tư thế của YOLO11 có thể xác định các điểm chính trên cơ thể đối tượng để hiểu tư thế và chuyển động của chúng.
Ngoài ra, YOLO11 có thể được huấn luyện tùy chỉnh trên một bộ dữ liệu được thiết kế để ước tính tư thế của chó, giúp bạn có thể phân tích chính xác ngôn ngữ cơ thể của thú cưng. Gói Ultralytics Python hỗ trợ Bộ dữ liệu tư thế chó, giúp bạn dễ dàng huấn luyện và triển khai các mô hình Vision AI cho chó hơn. Công nghệ này là một phần của thị trường công nghệ thú cưng đang bùng nổ, trị giá 9,4 tỷ đô la vào năm 2024 và dự kiến đạt 64 tỷ đô la vào năm 2037.
Nguồn cảm hứng đằng sau bài viết này là Blues, Giám đốc điều hành Chó (DEO) của chúng tôi. Nếu bạn xem trang Giới thiệu về chúng tôi, bạn sẽ thấy rằng Blues là một thành viên có giá trị của nhóm và đóng một vai trò quan trọng trong việc giữ cho mọi thứ trở nên thú vị tại Ultralytics!
Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về cách huấn luyện tùy chỉnh YOLO11 bằng cách sử dụng Bộ dữ liệu Dog-Pose để ước tính tư thế chó. Chúng ta cũng sẽ khám phá các ứng dụng thực tế của nó trong việc chăm sóc thú cưng và phân tích hành vi.
Tập dữ liệu là một tập hợp dữ liệu được sử dụng để huấn luyện các mô hình máy học. Đối với ước tính tư thế, một tập dữ liệu lý tưởng bao gồm các hình ảnh có các điểm chính được gắn nhãn để ánh xạ vị trí cơ thể. Nó cũng nên có nhiều tư thế, góc độ, điều kiện ánh sáng và hình nền khác nhau để giúp mô hình học cách nhận biết và dự đoán tư thế một cách chính xác. Sự đa dạng này làm cho mô hình đáng tin cậy hơn để sử dụng trong thế giới thực.
Bộ dữ liệu Dog-Pose, được hỗ trợ bởi Ultralytics, được thiết kế đặc biệt để giúp các mô hình học và nhận dạng tư thế chó một cách hiệu quả. Nó bao gồm hơn 8.400 hình ảnh đã được chú thích về các giống chó khác nhau, với nhãn chi tiết cho 24 điểm chính, chẳng hạn như đuôi, tai và bàn chân.
Huấn luyện tùy chỉnh YOLO11 với Bộ dữ liệu Dog-Pose là một quy trình đơn giản. Để bắt đầu, bạn cần thiết lập môi trường của mình bằng cách cài đặt gói Ultralytics Python, bao gồm tất cả các công cụ cần thiết để huấn luyện và đánh giá.
Ultralytics tích hợp sẵn hỗ trợ cho Bộ dữ liệu Dog-Pose và điều này loại bỏ nhu cầu gắn nhãn thủ công, cho phép bạn bắt tay ngay vào quá trình huấn luyện. Sau khi mọi thứ được thiết lập, bạn có thể huấn luyện YOLO11 trên Bộ dữ liệu Dog-Pose chỉ bằng một vài dòng code, như trong hình bên dưới.
Trong quá trình huấn luyện, mô hình học cách phát hiện và theo dõi tư thế của chó trên các giống, điều kiện ánh sáng và môi trường khác nhau. Sau khi huấn luyện, bạn có thể trực quan hóa kết quả và tinh chỉnh mô hình để cải thiện độ chính xác và hiệu suất.
Nếu bạn gặp bất kỳ sự cố nào trong khi huấn luyện mô hình của mình, đây là một số mẹo khắc phục sự cố để giúp bạn giải quyết chúng một cách nhanh chóng:
Bạn có thể tham khảo Hướng dẫn Các Vấn đề Thường Gặp của Ultralytics để biết thêm các mẹo khắc phục sự cố.
Bạn có thể thắc mắc điều gì xảy ra phía sau khi bạn tùy chỉnh huấn luyện YOLO11 trên Bộ dữ liệu Dog-Pose. Hãy xem xét kỹ hơn quy trình này.
Thay vì bắt đầu từ đầu, chúng tôi sử dụng mô hình YOLO11-pose được huấn luyện trước, mô hình này đã được huấn luyện trên tập dữ liệu COCO-Pose. Mô hình được huấn luyện trước này có thể phát hiện các điểm chính của cơ thể người vì COCO-Pose được thiết kế để ước tính tư thế người. Trên thực tế, bạn có thể sử dụng YOLO11-Pose để thực hiện ước tính tư thế người ngay lập tức mà không cần bất kỳ quá trình huấn luyện bổ sung nào.
Thông qua học tăng cường (transfer learning), chúng tôi điều chỉnh mô hình này đặc biệt cho việc ước tính tư thế chó, giúp nó nhận ra các điểm chính như chân, đuôi và đầu. Bằng cách cho mô hình tiếp xúc với các ví dụ cụ thể về chó, nó học cách tập trung vào các đặc điểm thiết yếu này.
Trong quá trình huấn luyện, một số phần của mô hình vẫn không thay đổi, giữ lại kiến thức chung thu được từ bộ dữ liệu COCO. Các phần khác được huấn luyện lại để cải thiện độ chính xác trong việc ước tính tư thế của chó. Mô hình học bằng cách so sánh các dự đoán của nó với các điểm chính thực tế trong bộ dữ liệu và điều chỉnh để giảm lỗi. Theo thời gian, quá trình này làm cho nó tốt hơn trong việc theo dõi chính xác các chuyển động của chó.
Học chuyển giao (Transfer learning) cũng giúp mô hình có thể thích ứng với các giống, kích cỡ và kiểu di chuyển khác nhau, đảm bảo nó hoạt động đáng tin cậy trong các tình huống thực tế.
Có rất nhiều mô hình thị giác máy tính, vậy điều gì khiến YOLO11 trở thành lựa chọn phù hợp cho việc ước tính tư thế của chó?
YOLO11 nổi bật nhờ tốc độ và độ chính xác theo thời gian thực, khiến nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời để ước tính tư thế của chó. Nó hoạt động tốt hơn các phiên bản trước cả về độ chính xác và tốc độ. Với số lượng tham số ít hơn 22% so với YOLOv8, nó đạt được độ chính xác trung bình (mAP) cao hơn trên bộ dữ liệu COCO, có nghĩa là nó phát hiện các đối tượng chính xác và hiệu quả hơn. Tốc độ xử lý nhanh của nó làm cho nó trở nên hoàn hảo cho các ứng dụng thời gian thực, nơi phát hiện nhanh chóng và đáng tin cậy là rất cần thiết.
Ngoài việc ước tính tư thế, YOLO11 còn hỗ trợ các tác vụ thị giác máy tính như phân vùng thực thể và theo dõi đối tượng, giúp tạo ra một giải pháp Vision AI toàn diện hơn để theo dõi chú chó của bạn. Các tính năng này có thể cải thiện việc theo dõi chuyển động, phân tích hành vi và chăm sóc thú cưng nói chung.
Tiếp theo, hãy thảo luận về các ứng dụng thực tế của ước tính tư thế chó và tác động của nó đối với việc chăm sóc thú cưng.
Ước tính tư thế chó có thể giúp việc huấn luyện chó trở nên thông minh và hiệu quả hơn. Giả sử một máy ảnh đang được sử dụng để ghi lại chuyển động của chó, đây là nơi YOLO11 có thể can thiệp. Nó có thể phát hiện các điểm chính như chân, đuôi và đầu, phân tích chúng để nhận ra các hành động như ngồi, nằm hoặc đứng yên.
Nếu con chó không thực hiện hành động một cách chính xác, hệ thống có thể cung cấp phản hồi tức thì thông qua một ứng dụng, giúp người huấn luyện trong thời gian thực. Điều này làm cho việc huấn luyện hiệu quả hơn, chính xác hơn và đáp ứng tốt hơn với sự tiến bộ của con chó.
Ví dụ: hãy xem xét việc dạy chó của bạn ngồi theo lệnh. Hệ thống có thể theo dõi tư thế của chó và phát hiện xem chúng đã ngồi hoàn toàn chưa. Nếu con chó hạ thấp cơ thể nhưng không ngồi hoàn toàn, hệ thống có thể phát hiện hành động chưa hoàn thành và gửi phản hồi tức thì thông qua một ứng dụng. Người huấn luyện có thể được thay đổi để thực hiện các điều chỉnh nhỏ đối với quá trình huấn luyện, chẳng hạn như củng cố lệnh hoặc hướng dẫn con chó vào đúng vị trí.
Thị giác máy tính có thể thay đổi cách các bác sĩ thú y tiếp cận việc chăm sóc động vật. Khả năng phân tích chi tiết chính xác của việc ước tính tư thế chó giúp dễ dàng phát hiện các kiểu chuyển động bất thường và xác định các vấn đề sức khỏe tiềm ẩn.
Ví dụ: một bác sĩ thú y theo dõi một con chó đang hồi phục sau chấn thương dây chằng có thể dựa vào YOLO11, được huấn luyện trên Bộ dữ liệu tư thế chó, để phân tích tự động. Có thể dễ dàng phát hiện tình trạng khập khiễng hoặc thay đổi vị trí chân. Giám sát liên tục, 24/7 hỗ trợ thị giác cung cấp thông tin chi tiết rõ ràng về quá trình phục hồi của chó, giúp họ xác định xem phương pháp điều trị có hiệu quả hay cần điều chỉnh hay không.
Khi công nghệ tiếp tục phát triển, các giải pháp như ước tính tư thế chó bằng YOLO11 có thể sẽ đóng một vai trò lớn hơn trong việc giám sát động vật và phúc lợi. Trên thực tế, YOLO11 có thể được tích hợp với công nghệ đeo được, chẳng hạn như vòng cổ thông minh và thiết bị theo dõi sức khỏe, để theo dõi các chỉ số sức khỏe chính như nhịp tim, mức độ hoạt động và kiểu vận động.
Ví dụ: một chiếc vòng cổ thông minh được trang bị cảm biến chuyển động có thể theo dõi dáng đi bộ hoặc chạy của chó, trong khi tính năng ước tính tư thế của YOLO11 phân tích tư thế trong thời gian thực. Nếu hệ thống phát hiện chuyển động bất thường, chẳng hạn như khập khiễng hoặc cứng khớp, nó có thể tương quan dữ liệu này với nhịp tim và mức độ hoạt động để đánh giá sự khó chịu hoặc chấn thương tiềm ẩn. Chủ sở hữu thú cưng và bác sĩ thú y có thể sử dụng những thông tin chi tiết này để xác định sớm các vấn đề và thực hiện hành động chủ động.
Với những tiến bộ này, việc ước tính tư thế của chó đang phát triển vượt ra ngoài việc theo dõi chuyển động đơn giản - nó đang trở thành một phần quan trọng của hệ thống chăm sóc thú cưng toàn diện do AI điều khiển, giúp chó khỏe mạnh hơn, an toàn hơn và được theo dõi tốt hơn trong thời gian thực.
Với những đổi mới như YOLO11 và Bộ dữ liệu Dog-Pose, chúng tôi đang mở ra những khả năng mới trong thị giác máy tính. Những tiến bộ này giúp chúng ta hiểu rõ hơn về hành vi và sức khỏe của chó theo những cách mà trước đây không thể thực hiện được.
Bằng cách theo dõi chính xác tư thế của chó, chúng ta có thể cải thiện quá trình huấn luyện, theo dõi sức khỏe và làm cho việc chăm sóc thú cưng hiệu quả hơn. Cho dù trong nghiên cứu, chăm sóc thú y hay huấn luyện chó, Vision AI đang tạo ra những cách thông minh hơn để chăm sóc chó và cải thiện sức khỏe của chúng.
Tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Khám phá cách các đổi mới như thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe và AI trong xe tự lái đang định hình tương lai. Xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu các dự án Vision AI của bạn ngay hôm nay.
.webp)